如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination)

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T5模型:打破Few-shot Learning的次元壁垒

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jieba识别中文人名实战记录及心得

我理解的jieba官方的目标是做最好的python中文分词组件,但是在网上一搜,很多文章直接说成了是最好的中文分词组件,我看是误解了原文意思,就目前来说jieba分词在解决中文歧义方面还是解决不了(接下来会通过代码实战说明),所以精确度不是最好,也就不能说是最好的中文分词组件了,在此做个记录以便后期

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CLIP模型原理与代码实现详解

目前,大模型十分活跃,openai公司呈现GPT系列,特别是Chat-GPT给人深刻印象,意识到大模型厉害之处,随后推出GPT4模型,更是将大模型进一步推到一个高度,并将多模态融合技术留下深刻印象,同时,学者也对多模态融合技术研究呈现百花齐放之势。然而,多模态模型大多以CLIP所提方法或思路实现多模

NeurIPS 2023|AI Agents先行者CAMEL:第一个基于大模型的多智能体框架

AI Agents是当下大模型领域备受关注的话题,用户可以引入多个扮演不同角色的LLM Agents参与到实际的任务中,Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互,进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架(“骆驼”),CAMEL框架是最早基

NLP--知识图谱存储与图数据库总结【分析】

本文将从知识图谱的数据模型、存储方式、基于关系/原生的知识图谱存储管理、数据库选型对比等几方面介绍知识存储问题。

人工智能社会研究

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能(AI)在最近几年得到了广泛关注,而人工智能在社会中的应用也在不断增加。从普通用户的视角看,人工智能带来的便利、自动化程度上的提高,以及对人的心理、情感等方面的影响都是令人欣喜的。但同时,人工智能又引起了人们对社会和

人工智能-机器翻译:技术发展与代码实战

在本文中,我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译(NMT)的发展,分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时,我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。

TTS合成技术中的语音合成和人工智能和自然语言生成

本文将介绍TTS合成技术中的语音合成、人工智能和自然语言生成的概念和技术原理,并给出实现步骤和优化建议。本文旨在介绍TTS合成技术中的语音合成、人工智能和自然语言生成的概念和技术原理,并给出实现步骤和优化建议,旨在帮助读者更好地理解这个领域的技术细节和发展趋势。TTS合成技术中,语音合成是指将计算机

基于人工智能的物流调度:提高物流效率、降低成本

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介1.1 物流调度背景介绍物流调度是指在仓库管理过程中,根据客户需求、系统运行状态、库存等各种条件,将货物准确、及时、合理地送达到指定的地点。作为物流行业的重要环节,物流调度算法在优化产品生产、提升经济效益方面起

标题:A Deep Dive into the World of AIPowered Decision Mak

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能(AI)已成为当今科技发展的一个重要驱动力之一。不管是造车、智能客服机器人、电子邮箱自动回复、自动驾驶汽车等突破性的创新应用场景,还是传统的制造产业、金融服务、医疗保健行业等需求驱动的创新模式,都离不开AI的技术支撑

AI数据技术02:RAG数据检索

​在人工智能的动态环境中,检索增强生成(RAG)已成为游戏规则的改变者,彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。RAG 使用大型语言模型(LLM) 等工具将信息检索的强大功能与自然语言生成无缝结合,为内容创建提供了一种变革性的方法。​

对AI和机器学习感兴趣的人应该了解什么?

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)是当前热门的两大领域。如果你对这两个领域有很强烈的兴趣,那就一定要仔细阅读本文。这是一个不错的机会,可以系统地了解一下这

图像描述生成(image caption)

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作者:禅与计算机程序设计艺术 近年来随着人工智能的普及和快速发展,计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域的AI技术也开始应用到各个行业的应用领域中。相对于传统的CPU-GPU架构来说,FPGA架构有很大的优点,其具有低功耗,集成度高等特点,在某些场景下可以实现

自然语言处理nlp:文本处理库SnowNLP介绍及应用

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意

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本文介绍了如何通过简单的步骤训练自己的AI声音模型,从而实现歌曲翻唱和合成。首先,需要准备好训练模型所需的数据集和软件;然后,利用特征提取技术从数据集中学习语音特征;接下来,训练模型并优化参数以达到最佳性能;最后,加载模型并设置参数以生成自定义语音。文中还提供了具体示例,说明如何改变语音语调和添加情

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